from mnist import load_mnist
import numpy as np
from PIL import Image  #导入图像显示模块

##图像显示
def img_show(img):
    pli_img = Image.fromarray(np.uint8(img))  #将数组类型转换为PIL用的数据对象
    pli_img.show()


if __name__ == '__main__':
    ##拿到测试数据的控制
    (x_train,t_train),(x_test,t_test) = load_mnist(
    flatten=True,
    normalize=False
)
    img = x_train[0]  #图像
    label = t_train[0]  #图像标签
    print(label)  #5
    print(img.shape)  #(784,)由于加载方式中‘flatten’参数设置问题，所有图像数据均被转换为了一维数组形式
    img = img.reshape(28,28)  #把图像形状变为原来的尺寸
    print(img.shape)  #（28，28）
    img_show(img)
    # 输出各个数据的形状
    print(x_train.shape)  #(60000,784) 训练图像
    print(t_train.shape)  #(60000,)  训练标签
    print(x_test.shape)  #(10000,784)  测试图像
    print(t_test.shape)  #(10000,)  测试标签



